要从向量中删除特定值，我们可以使用值的否定。例如，如果我们有一个名为 V 的向量，其中包含从 1 到 10 的重复值，并且我们想要删除 V 中的所有 10，则可以使用以下命令 -V

处理缺失值是数据分析中最关键的任务之一。如果我们有大量数据，最好删除包含缺失值的行。为了删除此类行，我们可以使用 complete.cases 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一些缺失值，那么我们可以使用以下命令删除包含缺失值的行 -df[complete.cases(df),] 例1 以下代码片段创建了一个样本数据框 -x1

要在基础 R 绘图中用下划线突出显示值，我们可以在 text 函数中使用 underline 函数。text 函数将用于定义我们需要在绘图中加下划线的数值，而 underline 函数只对该部分加下划线。查看以下示例以了解其工作原理。示例要在基础 R 绘图中用下划线突出显示值，请使用以下代码 -plot(1:5) 输出如果您执行上述代码，它将生成以下输出 -要在基础 R 绘图中用下划线突出显示值，请将以下代码添加到上述代码中 -plot(1:5) text(4, ... 阅读更多

要在 data.table 对象的每一列中查找最后一个非缺失值，我们可以结合使用 lapply 函数和针对 NA 值的 tail 函数。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，那么我们可以使用以下命令查找 DT 每列中的最后一个非缺失值 -DT[,lapply(.SD,function(x) tail(x[!is.na(x)],1))] 例1 以下代码片段创建了一个 data.table 对象 -library(data.table) x1

要查找相关系数大于特定值的列组合，我们首先需要创建相关矩阵，然后借助 reshape2 包的 melt 函数来融化相关性。之后，将根据相关系数的值获取输出的子集。查看以下示例以了解其工作原理。例1 以下代码片段创建了一个样本数据框 -x1

有时数值被读取为字符串，因此使用该向量创建矩阵并非易事。要将文本向量转换为矩阵，我们需要使用 scan 函数并指定适当的行数或列数，如下例所示。例1 考虑以下给定的向量 x1 -x1

如果我们想要为两个向量或相同或不同数据框的同一列创建并排条形图，那么我们首先需要借助 cbind 函数组合这些向量或列，如下所示。之后，将 barplot 函数应用于组合数据，并将 beside 参数设置为 TRUE。查看以下示例以了解其工作原理。示例要在基础 R 中创建并排条形图，请使用以下代码 -x

要在基础 R 条形图中更改条形颜色，我们可以在 barplot 函数中使用 col 参数。例如，如果我们有一个名为 V 的向量，我们想要为其创建条形图，那么我们可以使用以下命令来获得蓝色条形 - barplot(V,col="blue") 查看以下示例以了解如何操作。示例要在基础 R 条形图中更改条形颜色，请使用以下代码 -x

要创建交替递增序列，我们可以借助 R 语言中的逻辑常量 TRUE 和 FALSE。在创建向量时，第一个值将设置为 FALSE，第二个值将设置为 TRUE，因此，结果向量将始终具有交替递增序列。查看以下示例以了解其工作原理。例1 要在 R 中创建交替递增序列，请使用以下代码 -x1

要在 R 数据框的每一行中查找 n 个四分位数，我们可以结合使用 apply 函数和 quantile 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一百行，并且我们想要查找每一行的两个四分位数（例如第一个和第三个），那么我们可以使用以下命令 -apply(df,1,quantile,c(0.25,0.75)) 例1 以下代码片段创建了一个样本数据框 -x1